## RANCANG BANGUN PENDETEKSI MASKER DAN ALAT PEMBERSIH TANGAN OTOMATIS BERBASIS ARDUINO MENGGUNAKAN METODE CNN (CONVULUTION NEURAL NETWORK) DI GEREJA GKI JAYAPURA PAPUA

## Raimond Obet Yumame, Yosep Agus Pranoto, Joseph Dedy Irawan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818126@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Virus corona masuk ke negara Indonesia pada awal Maret 2020. Pemeritah Indonesia menerapkan kebijakan pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat. diantaranya yaitu menjaga jarak, selalu menggunakan masker, mencuci  tangan  atau  membersihkan  tangan  sehabis  pulang  berpergian.  Namun,  penggunaan  bersama hand sanitizer serta masyrakat yang tidak menggunakan masker di Gereja GKI Jayapura berpotensi dalam  penularan virus  Corona.  Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  peneliti  membuat  sebuah  alat  otomatis  pengeluaran hand sanitizer dari kemasan dan pendeteksi masker untuk membantu jemaat dalam membersihkan tangan tanpa perlu menekan botol hand sanitizer secara manual alat ini di buat menggunakan metode Convulutional Neural Network berbasis Arduino. Pengujian melibatkan 10 orang relawan dengan melakukan class berbeda menggunakan masker dan  tidak  menggunakan  masker,  uji  coba  sebanyak  20  kali  menggunakan  model  dari  hasil training .  Hasil pengujian testing menghasilkan akurasi 90%.
Kata kunci: Arduino, Covid-19, Convolutional Neural Network, Deep learning, Pembersih tangan, Masker.

## 1. PENDAHULUAN
Virus  corona  terjadi  pada  akhir  tahun  2019.  Di Wuhan,  banyak  orang  yang  terkena  virus  ini  sampai ada  yang  meninggal.  Virus  ini  menular  dengan  cepat pada beberapa bulan belakangan ini di puluhan negara termasuk negara Indonesia pada awal Maret 2020 [1].
Pemeritah  Indonesia  menerapkan  kebijakan Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat. Dengan beberapa peraturan yaitu menjaga jarak, selalu menggunakan masker, mencuci tangan atau menggunakan hand sanitizer sehabis pulang berpergian  dll. Hand  Sanitizer merupakan  cairan pembersih  tangan  berupa  gel  yang  memiliki  fungsi untuk  membersihkan  tangan  dari  bakteri  bakteri  [1]. Selain  penggunaan hand  sanitizer ,  penggunaan masker  merupakan  hal  yang  wajib  dilaksanakan karena  saat  ini  masih  banyak  orang  yang  tidak melaksanakan  anjuran  pemerintah  dan  WHO  terkait penggunaan  masker  guna  mengurangi  dampak penyebaran COVID-19 [2].
Namun,  penggunaan  bersama hand  sanitizer serta  masyrakat  yang  tidak  menggunakan  masker  di Gereja  GKI  Jayapura  dapat  berpotensi  dalam penularan  virus  Corona.  Potensi  ini  terjadi  karena pengeluaran  cairan hand  sanitizer dari  kemasan dengan menekan botol hand sanitizer serta pengecakan masker secara manual dapat menimbulkan kerumunan  jemaat  yang  hendak  mengantri  untuk menggunakan pembersih tangan.
Berdasarkan permasalahan di atas, maka peneliti berinisiatif  untuk  membuat  suatu  alat  otomatis pengeluaran hand  sanitizer dari  dalam  kemasan  dan pendeteksi masker menggunakan metode Convulutional  Neural  Network berbasis  Arduino. Metode Convulutional  Neural  Network adalah pengembangan  dari  bentuk  lain Deep  Learning yang digunakan  untuk  menerima  data  berupa  gambar  dan
belajar mengenal gambar untuk mengklasifikasi suatu objek  citra  menjadi  nilai-nilai  tertentu,  semakin banyak data yang di training dalam algoritma metode ini semakin baik nilai akurat yang di hasilkan. Tujuan dari  pembuatan  alat  ini  yaitu  untuk  mengurangi interaksi langsung yang dilakukan oleh pengguna pada botol hand  sanitizer dan  petugas  yang  melakukan pengecekan masker pada jemaat gereja. Alat  ini akan digunakan di Gereja GKI Harapan Jayapura.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Purnama  dan  Negara  pada tahun  2021  yang  berjudul “Deteksi Masker Pencegahan Covid-19 Menggunakan Convolutional  Neural  Network Berbasis  Android”. Pada  penelitian  ini  metode  deteksi  yang  digunakan adalah convolutional neural network (CNN), sehingga hasil yang diperoleh adalah nilai akurasi sebesar 90 % [3].
Penelitian yang dilakukan oleh Anarki ddk pada tahun  2021  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Haar Cascade Pada  Aplikasi  Deteksi  Masker”.  Pada penelitian  ini  metode  deteksi  yang  digunakan  yaitu Haar Cascade , dan hasil dari penelitian ini adalah nilai keakuratan  yang  tertinggi  adalah  88,7%  dan  juga dalam proses pendeteksian dari fitur tambahan berupa audio dan memotret berjalan dengan baik [4].
Penelitian yang dilakukan oleh Prasetya ddk pada tahun  2021  yang  berjudul  “Rancang  Bangun Pendeteksi  Wajah  Bermasker  Dan  Tidak  Bermasker Dalam  Absensi  Di  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network ”. Hasil pada  penelitian  ini  memiliki  nilai  akurasi  95%  untuk proses training dan untuk testing sebesar 91% dalam
(1)
mengklasifikasikan wajah yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker [5].

## 2.2. Deep learning
Deep  learning merupakan  metode  yang  sering kali  di  gunakan  untuk  mengklasifikasikan  sebuah objek  menggunakan  teknik  jaringan  syaraf  tiruan untuk permasalahan dengan dataset yang besar.
Metode deep learning bagus dalam menemukan fitur yang baik pada citra ke lapisan berikutnya untuk membentuk hipotesis nonlinier yang dapat meningkatkan  kekompleksitasan  sebuah  model. Model yang kompleks nantinya akan memakan waktu pelatihan yang cukup lama oleh sebab itu di dunia deep learning pengunaan GPU sangatlah umum [8].

## 2.3. Convulutional Neural Network
Metode  CNN  sering  digunakan  untuk  data berupa gambar atau data dengan  jumlah yang banyak dimensi. Convolutional Neural Network (CNN) dapat digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  objek dalam, gambar. Covulutional Neural Network (CNN) adalah  teknologi  yang  terinspirasi  dari  perilaku mamalia. Secara umum convolutional neural network menggunakan proses konvulusi dengan: memindahkan kernel (filter) konvulusi dengan ukuran tertentu  ke  gambar.  Komputer  menerima  informasi representatif baru dari hasil filter yang di gunakan pada bagian  gambar  tersebut.  Proses Convulution  Neural Network (CNN) bisa di lihat pada gambar 1
Gambar 1. Arsitektur Convulutional Neural Network
Gambar  1.  Merupakan  gambaran  umum arsitektur metode Convulutional Neural Network yang terdiri atas input , feature extraction dan classification. Untuk feature  extraction ada  beberapa  proses  antara lain: [4] a. Convulutional layer
Di konvulusi ini dilaksanakan proses ekstraksi fitur pada  citra  dengan  melakukan  konvulusi  antara kernel  dengan  sebuah  citra.  penggunaan  banyak lapis layer dan  kenel  yang  berbeda,  maka  akan diperoleh  fitur  di  level  tinggi  seperti edge , curve dan fitur color . Beberapa proses yang di butuhkan dalam konvulusi diantaranya sebagai berikut:
Proses  ini  merupakan  perhitungan  dimensi feature map yang dimana rumusnya sebagai berikut:
Keterangan: W  = Ukuran Input N  = Ukuran Filter
P   = Padding
S   = Stride b. Relu
(Rectification  Linear  Unit) ReLu yaitu  proses memperkenalkan non-linearitas dan meningkatkan representasi  model.  Nilai  ouput  neuron  bernilai  0 jika  nilai input negatif.  Jika  neutron  tersebut bernilai  input  positif  adalah  nilai  input trigger  itu sendiri. ReLu juga  sering  kali  digunakan  karena dapat melatih neural network lebih cepat.
c. Maxpooling layer Maxpooling layer ini  berfungsi  untuk  mengambil nilai rata-rata atau nilai yang tertinggi menjadi citra yang  baru  tujuannya  yaitu  mengurangi  jumlah paramet dan komputasi [6].
Gambar 3. Ilustrasi maxpooling
d. Classification
Classification merupakan  proses  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  setiap  neuron  yang  telah  di ekstraksi  pada  proses feature  learning .  Dalam classification ada beberapa tahapan di antaranya: 1. Flatten flattening berfungsi untuk mengubah matriks dua dimensi  menjadi  satu  dimensi  atau  satu  kolom. vektor ini yang akan menjadi layer di lapisan fully connected layer .

## Gambar 4. Ilustrasi flatten
2. Full Connected Layer hasil  dari  proses flattening kemudian  tahap berikutnya  yaitu  vector  ini  akan  di  proses  dalam teknik artificial neural networks . Proses ANN di bagi  beberapa  bagian,  yaitu input  layer,  hidden layer, dan output layer.
………(2)
Gambar 5. Ilustrasi full connected layer
3. Droput regularization Dropout  regularization, Merupakan  proses regulasi  pada  sebuah  jaringan  syaraf  tiruan dimana beberapa neuron akan dipilih secara acak atau random dan  tidak  digunakan  pada  proses training .
Gambar 6. Ilustrasi Dropout regularization 4. Softmax
Fungsi softmax dalam  proses  klasifikasi  adalah menghitung nilai probabilitas seluruh label untuk semua kelas. Biasanya rentang probabilitas output pada softmax adalah  nilai  dari  0  hingga  1.  Nilai softmax dapat di hitung mengguakan persamaan:

## 2.4. Arduino
Arduino  adalah  mikrokontroller  /  pengendali mikro papan tunggal yang bersifat sumber terbuka dan menjadi  salah  satu  proyek Open  Source  Hardware yang  paling  populer.  Dirancang  untuk  memudahkan penggunaan elektronik dalam berbagai bidang

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Sistem  pendeteksi  masker  akan  melakukan penambahan data otomatis berupa citra digital sebagai dataset  yang  akan  di  gunakan  untuk  proses training dan  akan  menghasilkan  model  .h5  untuk  di  gunakan sebagai klasifikasi label dari hasil deteksi wajah yang bermasker dan tidak bermasker. Desain blog diagram system di tunjukan pada gambar 7.
Gambar 7. Desain blog diagram sistem
1. Proses 1
Memperlihatkan  sistem  rancang  bangun  alat pendeteksi  masker dan pembersih tangan berbasis Arduino  menggunakan  metode Convulutional Neural  Network dimana  jemaat  yang  akan memasuki  gedung  gereja  melakukan  proses  scan wajah  yang  bermasker  atau  tidak  bermasker  ke webcam.
2. Proses 2 Selanjutnya  di  lakukan  klasifikasi  apakah  input citra  atau  jemaat  yang  datang  itu  menggunakan masker atau tidak menggunakan masker. Proses ini akan di jelaskan pada desain sistem CNN.
3. Proses 3 Pada  proses  ini  hasil  klasifikasi  CNN  akan mendapatkan serial data berupa nilai 0 dan 1  jika terdeteksi menggunakan masker  maka nilai serial datanya adalah 1 sehingga signal yang di kirim ke Arduino  melalui  nodemcu  akan  menyalakan  LED akan  berwarna  hijau  dan  LCD  running  text  akan memberikan  informasi  “Silahkan  Masuk”,  jika terdeteksi tidak  menggunakan  masker maka  serial datanya  adalah  0  sehingga  LED  akan  menyala berwarna  merah  dan  LCD running  text akan memberikan  informasi  “Di  larang  masuk, Gunakanlah masker”.
4. Proses 4 Setelah jemaat gereja memenuhi persyaratan yang menggunakan  masker  maka  langkah  selanjutnya adalah  jemat  akan  membersihkan  tangan  secara otomatis dimana jemah akan mengarahkan tangan ke  alat  atau  yang  akan  di  baca  oleh  sensor ultra sonic untuk  mendeteksi  objek  yang  kurang  dari 10cm  Ketika  memenuhi  jarak  kurang  dari  10cm makan sensor ultra sonic akan mengirim signal ke Arduino untuk di lanjutkan ke proses 5.
5. Proses 5 Setelah mendapatkan signal dari sensor  ultrasonic arduino  akan  menggerakan  servo  untuk  menekan atau berputar 90 derajat untuk menekan cairan pada botol handsanitizer .

## 3.2. Desain Sistem CNN
Desain sistem pengenalan eskpresi wajah dalam peneletian ditunjukan pada gambar 8.
Gambar 8. Desain Sistem Pemindaian Wajah masker dan tidak menggunakan masker.
Pada penelitian ini akan, dilakukan pengamatan, dari proses input citra Masker diantaranya adalah, citra yang menggunakan masker berwarna-warni.
Kemudian citra yang di input akan, melalui beberapa tahapan.  yaitu  proses preprocessing ,  ekstraksi  fitur, dan  klasifikasi  masker  menggunakan Convolutional Neural Networks . Di dalam proses preprocessing akan di  lakukan  proses cropping  picture atau  memotong yang di perlukan saja.
Gambar  ini  didapat  dari Dataset . Dataset merupakan akses terbuka  dari  penelitian  serupa sebelumnnya yang sample datanya di ambil dari  web resmi Kaggle.com terdiri  dari  2 label  masker yang di ambil  dari Dataset yaitu  yang  menggunakan  masker berisi  974  sampel,  yang  tidak  menggunakan  masker berisi 817sampel setelah proses
Kemudian di lanjutkan dengan proses Ekstraksi fitur menggunakan cnn dimana ada proses Konvulusi, relu, max  pooling .    Setelah  mendapatkan  hasil  dari ekstraksi fitur  proses akhir yaitu  klasifikasi menggunakan CNN.

## 3.3. Preprocessing
Flowchart  Preprocessing di  tunjukan  pada gambar 9.
Gambar 9. Flowchart Preprocessing
Tahapan  ini  merupakan  tahapan pre-processing Pertama  diawali  dengan  input  citra datasatet yang mengunakan maskser dan tidak menggunakan masker. selanjutnya  akan  di  lakukan Cropping  gambar atau mengambil  area  citra  yang  bagian  wajah  kemudian mendapatkan hasil cropping .
3.4. Ekstraksi Fitur Convulutinal Neural Network Setelah  proses preprocessing selesai,  maka tahapan  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi fitur dilakukan untuk pengambilan ciri atau fitur dari citra  yang  nantinya  akan  menghasilkan  sebuah-nilai berupa  matriks  kemudian  disimpan  di  database  lalu dianalisis  untuk  proses  klasifikasi  deteksi  masker. Proses ekstraksi pada CNN dilakukan dengan tahapan seperti pada gambar 10.
Mulai Hasil preprocessing Pemberian label untuk Citra mask/no_mask Matriks citra kernel 3x3 (Konvulusi) Memilih pixel yang nilainya tinggi atau proses Max poling Selesai Model h.5 Digunakan untuk klasifikasi Merubah matriks citra 2 dimensi menjadi 1 dimensi atau proses Flatten Gambar 10. Ekstraksi fitur
Hasil  dari  preprocessing  di  lanjutkan  dengan proses convolution yang dimana nilai pixelnya akan di hitung menggunakan kernel 3x3 setelah mendapatkan hasil  akan  di  lanjutkan  dengan  proses pooling  layer dimana  akan  di  ambil  nilai  terbesar.  Selanjutkan dikakukan untuk mengurangi overfitting pada citra dan dropout  layer dilanjutkan  dengan  proses dense  layer untuk klassifikasi.

## 3.5. Klasifikasi
Dalam penelitian ini, klasifikasi yang digunakan adalah metode CNN ( Convulutional Neural Network) sebagai  klasifikasi  label  masker,  dimana  hasil klasifikasi  di  dapatkan  karena  adanya  pembentukan model dari proses training.
3.6. Flowchart Alur Sistem Alat
Flowchart alur  sistem  di  tunjukan  pada  gambar 11.
Mulai Kamera Deteksi masker Menggunakan Masker ? Lampu LED akan mennyala hijau Dan LCD running text berjalan Ya Lampu LED akan me nyala merah dan LCD runing text berjalan Tidak Sensor ultrasonik <  10  cm Ser vo menekan cairan Ya Membaca jarak objek selesai Tidak
Gambar 11. Flowchart Alur sistem
Proses  jalanya  sistem  dimulai  dengan  jemaat menginput  wajah  di  kamera  dan  sistem  akan mendeteksi  wajah  yang  bermasker  atau  tidak menggunakan masker jika terdeteksi memakai masker maka lampu led akan menyala berwarna hijau dan lcd akan menampilkan text terimakasih telah menggunakan masker jika tidak menggunakan masker maka lampu led akan menyala berwarna merah dan lcd akan  menampilkan  text  harap  menggunakan  masker. Kemudian proses selanjutnya jemaat akan mengulurkan  tangan  ke  sensor ultrasonic untuk membaca  pergerakan  Ketika kurang dari 10cm  maka servo  akan  menekan  botol handsanitizer untuk mengeluarkan cairan secara otomatis.

## 3.7. Prototype Alat Pembersih Tangan
Desain alat pembersih tangan pada gambar 12:
Gambar 12. Desain Prototype Alat pembersih tangan
Pada  gambar  12.  Merupakan  gambar  desain prototype yang  menggunakan  Arduino  sebagai mikrokontroler, 2 led berwarna hijau dan merah, 1 lcd 16x2,  sensor  ultrasonik  sebagai  pembaca  suatu  jarak atau  gerakan,  servo  sebagai  penekan  cairan handsanitizer , dan satu buah buzzer .

## 3.8. Model Arsitektur CNN
Tabel 1. Tabel Arsitektur metode CNN No Proses layer Output shape Keterangan 1 conv2d_92 (Conv2D) (None, 98, 98, 64) Kernel_size = 3x3 ; Stride = 1 ; Act = ReLu 2 max_poolin g2d_69 (MaxPoolin g2D) (None, 49, 49, 64) Pool_size = 2x2 3 conv2d_93 (Conv2D) (None, 47, 47, 256) kernel_size = 3x3 ; Stride = 1 ; Act = ReLu 4 max_poolin g2d_70 (MaxPoolin g2D) (None, 23, 23, 256) Pool_size = 2x2 5 conv2d_94 (Conv2D) (None, 21, 21, 128) kernel_size = 3x3 ; Stride = 1 ; Act = ReLu 6 conv2d_95 (Conv2D) (None, 19, 19, 32) kernel_size = 3x3 ; Stride = 1 ; Act = ReLu 7 max_poolin g2d_71 (MaxPoolin g2D) (None, 9, 9, 32) Pool_size = 2x2 8 Flatten (None, 2592) “_” 9 dense_69 (Dense) (None, 100) Act = Relu 10 dense_70 (Dense) (None, 16) Act = Relu 11 dense_71 (Dense) (None, 2) Act = Softmax

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi pre-processing
Implemantasi ini merupakan tahap preprocessing yang  terdiri  dari  tahap  koversi  video  menjadi frame . kemudian  akan  lakukan  proses cropping otomatis sebanyak  jumlah  yang  di  tentukan  yaitu  10  pada daerah  wajah.  Hasil  akhir preprocessing akan disimpan  pada  penyimpanan  internal  yang  sudah  di atur. Sample data yang telah menerapkan preprocessing , berikut hasil citra preprocessing :
Gambar 13 sample hasil preprocessing
Gambar 14. Login form

## 4.2. Halaman Dashboard
Pada halaman dashboard menampilkan informasi  mengenai Admin yang  login  dalam  web. Selain  itu  pada  admin  terdapat  menu preprocessing , traing , capture manual  dan capture otomatis  serta tombol log out .
Gambar 15. Dashboard

## 4.3. Halaman Informasi citra
Pada halaman data citra menampilkan informasi mengenai  data  citra  warga  yang  sudah  mengambil gambar secara otomatis.
Gambar 16. Data History

## 4.4. Halaman Capture Otomatis
Pada  halaman  ini  akan  menampilan  satu  buah button yang  Ketika  di  klik  maka webcam akan mengcapture gambar kira secara otomatis sebanyak 10 kali.
Gambar 17. Halaman capture otomatis

## 4.5. Halaman Preprocessing
Pada  halaman preprocessing di  gunakan  untuk memotong  gambar  di  sekitara  wajah  yang  telah  di dapat dari proses capture otomatis.
Gambar 18. Prepprocessing

## 4.6. Halaman Training
Pada  halaman training Ketika  di  klik  akan mentraining  dataset  yang  telah  di  proses  melalui preprocessing dan  akan  menghasilkan  model  .h5 dalam  penyimpanan  sistem  seperti  gambar  di  bawah ini.
Gambar 19. Training

## 4.7. Halaman Testing
Pada  halaman training Ketika  di  klik  maka proses  klasifikasi  wajah  akan  di  proses  untuk  di  beri
tau  label  yang  tertangkap  oleh webcam hasilnya menggunakan  masket  atau  tidak  menggunakan masker.

## Gambar 20. Testing

## 4.8. Pengujian dataset
Dataset  yang  telah  ambil  akan  menerapakan preprocessing dan proses training untuk mendapatkan model  .h5  sebagai  pengenalan  wajah  masker  yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker. Dataset  pada  setiap  kelas  abjad  berjumlah  sekitar  2 kelas  dan  totalnya  sebanyak  3570  data  citra  digital RGB. Training dilakukan  dengan  nilai  parameter batchsize sebanyak  32  serta  dilakukan  pembelajaran ( training epoch ) sebanyak 20 kali dengan durasi waktu 20 menit
Tabel 2. Hasil training, validation loss dan accuracy tiap epoch Epoch Training loss Training accuracy Validation Loss Validation Accuracy 15 0.0294 0.9809 0.0907 0.9771 15 0.0656 0.9785 0.1716 0.9557 20 0.0250 0.9935 0.1654 0.9510 20 0.0335 0.9900 0.1885 0.9638
Berikut adalah hasil dari uji coba training model berupa grafik accuracy model dari proses training data dengan  jumlah epoch sebanyak  20,  ditunjukkan pada gambar 21

## Gambar 21. Grafik model accuracy

## 4.9. Hasil Uji Coba
Uji  coba  aplikasi  dilakukan  pada  8  objek  yang berbeda. Dari 8 objek ini dibagi menjadi dua, 4 objek menggunakan  masker  dan  2  objek  yang  tidak menggunakan  master, tabel  2  dan  3  merupakan  hasil dari uji coba yang dilakukan.
maka  langkah-lankah  yang  harus  dilakukan  adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil uji coba menggunakan masker NO Uji Coba Penjelasan Benar Salah 1 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 2 webcam berhasil mendeteksi objek yang tmenggunakan masker 1 0 3 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 4 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 5 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 6 webcam gagal mendeteksi objek yang menggunakan masker 0 1 7 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 8 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 9 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 10 webcam berhasil mendeteksi objek yang menggunakan masker 1 0 TOTAL 9 1 Tabel 4. Hasil uji coba tidak menggunakan masker NO Uji Coba Penjelasan Benar Salah 1 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 2 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 3 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 4 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 5
webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 6 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0
NO Uji Coba Penjelasan
Benar Salah 7 webcam gagal mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 0 1 8 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 9 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker 1 0 10 webcam berhasil mendeteksi objek yang tidak menggunakan masker
1 0 TOTAL 9 0
Sehingga jumlah pengujian yang benar menggunakan masker dan tidak menggunakan masker total  yaitu  18  dari  jumlah  20  objek  pengujian. Sehingga  dapat  di  simpulkan  bahwa  tingkat  akurasi yang  di  dapat  yaitu  90  dengan  perhitungan  sebagai berikut:
18 20 𝑥 100 = 90%

## 4.10. Pengujian black box
Pengujian Black  Box dilakukan  dengan  cara menguji  fitur  yang  terdapat  pada  sistem  yang  telah dibuat.  Tujuan  pengujian Black  Box adalah  untuk mengatahui  apakah  sistem  yang  telah  dibuat  dapat berjalan  dengan  baik  atau  masih  terdapat  kesalahan fungsi pada sistem.
Tabel 5. Pengujian halaman dashboard No  Pengujian Hasil yang di inginkan Hasil Sistem Kesim pulan 1 Fitur pada dashboard Menampilka n informasi admin dengan jelas Menampilkan informasi admin dengan jelas Sesuai 2 Menu training data Menampilka n waktu training dan model .h5 Menampilkan waktu training dan model .h5 Sesuai 3 Menu Preprocess ing Berhasil menampilka n waktu training Berhasil menampilkan waktu training Sesuai 4 Menu capture otomatis Berhasil meng capture gambar dalam jumlah yang telah di tentukan Berhasil meng capture gambar dalam jumlah yang telah di tentukan Sesuai 5 Menu capture manual Button  di klik dan menyimpan gambar pada directory penyimpanan dan database Button  di klik dan menyimpan gambar pada directory penyimpanan dan database Sesuai

## 4.11. Pengujian Aplikasi
Pengujian  fungsional  aplikasi  dilakukan  dengan cara  mengakses  aplikasi  pada web  browser yang berbeda, bertujuan untuk mengetahui apakah aplikasi dapat  menampilkan  hasil  yang  sesuai  dengan perancangan.  Hasil  dari  pengujian  fungsional  dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 6. Pengujian Aplikasi
No Pengujian Chrome Firefox Microsoft edge 1 Dashboard √ √ √ 2 Data History √ √ √ 3 Preprocessing √ √ √ 4 Training √ √ √ 5 Pengujian kamera √ √ √ Keterangan: √ Berhasil, X tidak berhasil

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian dari perancangan alat pendeteksi masker Mengunakan Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan pembersih  tangan  otomatis  berbasis  arduino,  dapat ditarik  kesimpulan  dengan  menggunakan dataset sebanyak  5.000 dataset .  Maka  hasil accuracy  model yang  di  hasilkan  sebesar  98%  lebih  baik  dari  pada dataset  yang  berjumlah  1.751  hanya  menghasilkan accuracy sebesar  95%.  Sensor ultrasonik berhasil mengenali  jarak  kurang  dari  10  cm  dan  akan mengirimkan  signal  ke  Arduino  untuk  menggerakan servo  menekan  botol handsanitizer dengan  akurasi sebesar  100%.  Pada  proses  pengujian  deteksi  wajah yang  memakai  masker  dan  tidak  bermasker.  Sistem belum  berhasil  mengenali  secara  sempurna  Ketika warna  masker  sama  dengan  baju  dan  kurangnya cahaya  Berdasarkan  pengujian blackbox dapat  di simpulkan bahwa fitur menu telah sesusai seperti yang di  harapkan  dengan  nilai  berhasil  100%  dari  total pengujian  5  fitur.  Adapun  beberapa  saran  yang diberikan  penulis  untuk  penelitian  selanjutnya disarankan  untuk  memakai  kamera  yang  memadai dengan  resolusi  full  HD  ataupun  diatasnya,  dengan syarat dapat mendeteksi wajah seseorang dengan jelas pada  jarak  1  meter.  Ketika  ingin  melakukan  proses testing atau monitoring di  depan  kamera,  sebaiknya level instensitas cahaya yang baik berkisar 50-500 lux. Agar proses training berjalan dengan baik spesifikasi pada komputer atau leptop minimal dengan processor intel i5gen 7, Ram 16 GB, dan VGA 1050 TI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  WHO. (2020). Coronavirus disease (COVID-19): Schools .
Retrieved from WHO:
https://www.who.int/news-room/questions-and- answers/item/coronavirus-disease-covid-19- schools
[2]  Gunawan,  K.  R.  (2020).  Dampak  Covid-19 Terhadap Penjualan Masker dan Handsanitizer di
Kabupaten Sumenep. Eco-Enterpreneur, 6 (1), 25- 33.
[3]   M, L. d. (2021, April). A technical review of face mask  wearing  in. Curr.  Opin.  Colloid  Interface Sci, 52 . doi:10.1016/j.cocis.2021.101417
[4]   Purnama, Dkk. (2021). Deteksi Masker
Pencegahan Covid19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android.
Jurnal Resti, 5 ( 3 ), 576 - 583. doi:2580-0760
[5]   Anarki,  Dkk  (2021).  Penerapan  Metode  Haar Cascade Pada Aplikasi Deteksi Masker. 5 (1), 179- 186.
[6]   O’Shea, K., & Nash, R. (2015, Desember 2). An Introdcution  to  Convulutional  Neural  Networks. 1-11.
[7]   Feri,  D.  (2011). Pengenalan  Arduino. Retrieved from www.tokobuku.com
[8]  Arasada,  B.,  &  Suprianto,  B.  (2017).  Aplikasi Sensor  Ultrasonik  Untuk  Deteksi  Posisi  Jarak Pada  Ruang  Menggunakan  Arduino  Uno.  137- 145.